结论是：当你的问题涉及“专有、时效、现场/上下文、合规与可追溯、或强工作流耦合”时，垂直 RAG 依然非常有价值；当问题只是大众常识或公开静态知识时，直接用通用大模型更省心。
下面用决策视角把话说透：
一、为什么通用大模型“吃掉一切”的叙事并不成立
- 专有与授权边界：你企业的维保手册、内控流程、CAD/BOM、客户工况数据、质检报告，通常不可能“被整合进”公共模型语料，即便模型厂商能接入，也涉及版权/隐私/数据驻留与责任归属。
- 时效性与局部事实：通用模型再强，也无法“事先知道”你昨天刚更改的 SOP、今天刚出的一线巡检记录、现场异常日志。RAG 的检索层才能把这些最新的局部事实注入推理。
- 可验证与合规：监管/审计场景要求出处可追溯、答案可复核。RAG 的“检索-生成-引用”链路天然提供可证明的依据，而端到端内化到权重里的“知识”难以满足留痕与举证需求。
- 延迟/成本与确定性：很多行业问答是低温高频（例如工单诊断、料号匹配、参数对照）。在有好索引的情况下，RAG 直接命中文档段落+轻量推理，比长上下文大模型更快、更便宜、更稳定。
- 工作流与工具耦合：真实场景需要“读文档→查台账→拉设备实时数据→生成表单/工单→入库闭环”。RAG 是一个粘合层：把检索、结构化查询、工具调用、模板化输出粘在一起；不是单纯“回答问题”。
二、什么时候“别急着上垂直 RAG”
- 需求仅限公开常识（比如“什么是PID”），不涉及你家的私域数据与流程；
- 数据规模小、更新慢、问答频率低，不足以覆盖建设与运维成本；
- 没有明确的落地 KPI（例如首次解决率、人均处理时长、减少误派单率、合规命中率）——此时做 RAG 很容易流于“演示工程”。
三、有效的中道方案：把“行业知识”做成一层“可检索的接口”，而非“重复造模型”
理念：用通用大模型做推理/语言/多模态理解；用垂直 RAG 管“事实层、上下文与工具层”。
落地要点：
- 数据建模：不是把 PDF 全丢进向量库。要做分层索引：结构化库（参数、SOP、料号）、半结构化库（表格/表单/点表）、非结构化库（手册、日报）、图谱/关系（部件-故障-原因-处置）。
- 多检索融合：关键词/倒排 + 向量 + 重排（cross-encoder）+ 结构化 SQL/Graph 查询；必要时加规则/本体（术语别名、部件层级、工况语义）。
- 短上下文模板：提示词遵循“问题→候选证据→思考→结论→引用”，控制上下文长度与可复核性。
- 工具路由：把实时系统（SCADA/CMMS/ERP/PLM/传感器流）封装成函数调用，RAG 告诉模型“什么时候该查库，什么时候该算FFT/拉时序/生成工单”。
- 质量与风控：建立离线基准集（golden set）+ 在线 A/B，指标至少包含：答案正确率、引用有效率、幻觉率、时延、单位成本、一次解决率、合规模板覆盖率。
- 人机协作闭环：引入反馈与纠错（审阅、标注、申诉流），把一线纠偏反哺索引与模板，形成“越用越准”的知识运营。
四、ROI 快速评估清单（拿这个自查）
- 问题是否依赖企业私有或最新信息？
- 是否需要引用出处、保留证据链？
- 是否与工具/数据库联动（查台账、开工单、生成报告）？
- 对延迟/成本是否敏感（≥QPS 级别）？
- 是否有监管或合同合规要求？
→ 若 3 项以上回答“是”，垂直 RAG 基本值得做；否则以通用模型直答为主，叠一层轻量检索即可。
五、常见误区
- 只做“向量库 + 大模型”而不治理数据（命名不统一、版本混乱、旧文未标时效），效果会越来越差；
- 过度追求“端到端私有大模型”，忽略迭代成本与落地周期；
- 不做评测集与回放，上线后不知道哪里在退化；
- 把“生成报告”当目标，却没有结构化输出/模板/字段校验，无法入库复用。
六、给一个务实路线图
- 用通用大模型（ChatGPT/Gemini/本地 SOTA）做推理与语言；
- 先做最小可用 RAG：倒排+向量+重排三件套，覆盖 10–20 个高频问题；
- 并行做数据治理：术语表/本体、SOP 版本控制、结构化台账抽取；
- 加工具路由：把 1–2 个关键系统（如工单/设备台账/时序数据库）接成函数；
- 建立评测与观测：离线基准 + 在线指标看板；
- 再谈“行业深耕”：加入知识图谱、规则引擎、报告模板、合规模板与审批流。
一句话总结：
通用大模型会“越来越懂世界”，但你的业务价值在“世界里那一小块独有、最新、需要被证明且要落到动作上的事实”。这块，垂直 RAG 不是可有可无的“知识补丁”，而是把模型变成可用系统的关键胶水。